plt.subplot还是plt.subplots

时间: 2024-03-15 17:39:43 浏览: 66
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jupyter 使用Pillow包显示图像时inline显示方式

plt.subplot和plt.subplots都是Matplotlib库中用于创建子图的函数。 1. plt.subplot: plt.subplot函数用于创建一个单独的子图，并指定其在整图像中的位置。它接受三个参数：行数、列数和子图索引。例如，plt.subplot(2, 2, 1)表示将整个图像分为2行2列，当前子图的索引为1。 2. plt.subplots: plt.subplots函数用于创建一个包含多个子图的图像，并返回一个包含所有子图的NumPy数组。它接受两个参数：行数和列数。例如，fig, axs = plt.subplots(2, 2)将整个图像分为2行2列，并返回一个包含4个子图的数组axs。
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plt.subplots与plt.subplot

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plt.subplot和plt.subplots

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plt.subplot()和plt.subplots的区别

plt.subplot()是Matplotlib库中用于创建子图的函数，它可以在一个图中创建多个子图，需要指定子图的行数、列数和子图的位置。而plt.subplots()是一个更方便的函数，它可以一次性创建多个子图，并将它们存储在一个二...

plt.subplots() 和 plt.subplot() 区别

plt.subplots() 和 plt.subplot() 都是Matplotlib库中用于创建子图的函数，它们的区别如下： 1. plt.subplots() 函数： - plt.subplots() 函数是一个快捷方式，用于创建一个包含多个子图的Figure对象和Axes对象...

plt.subplot(),plt.subplots()。

plt.subplot＊＊＊ 库中用于创建子图的函数。 plt.subplot() 是创建单个子图的函数，它接受三个参数：行数、列数和子图编号。例如，plt.subplot(2, 2, 1) 表示创建一个 2x2 的子图区域，并选择编号为 1 的子图。 ...

plt.subplot()与plt.subplots()的区别

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python matplotlib在一张画布上画多个图的两种方法，plt.subplot(),plt.subplots()。

Matplotlib在一张画布上画多个图的两种方法，plt.subplot,plt.subplots。 目录回顾plt.subplots()画法plt.subplot()画法保存 回顾 之前也用过plt.subplots()在一张图上画过多个图，今天看到用plt.subplot()的画法想...

plt.subplot() 和 plt.subplots() 有什么区别？

plt.subplot() 和 plt.subplots() 是 matplotlib 库中用于创建子图的两个函数。 plt.subplot() 是用于创建单个子图的函数。它接受三个参数：行数、列数和子图索引。例如，plt.subplot(2, 2, 1) 表示创建一个2x2的...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.subplot(233) plt.plot(1,c='r') plt.subplot(234) plt.plot((0,1),(1,2),c='b') plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.6) plt.show()

这段代码使用了Matplotlib库来绘制图形，首先导入Matplotlib和NumPy库，然后使用subplot函数来创建一个2x3的子图数组，并选择第2行第3列作为当前子图。接着在该子图上使用plot函数绘制一条红色的直线。 接下来选择...

把下面这段代码改成动态显示图aa=api.get_tick_serial("SHFE.hc2310",8000).last_price.values diff = [j-i for i, j in zip(aa[:-1], aa[6:])] a = [] b=[] # fig, ax = plt.subplots() for i in aa: plt.subplot(211) plt.clear() plt.plot(a) plt.pause(0.5) a.append(i) # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 # plt.show() for j in diff: plt.subplot(212) plt.clear() plt.plot(b) plt.pause(0.5) b.append(j) plt.show()

fig, axs = plt.subplots(2, 1) plt.ion() # 打开交互模式 for i in aa: a.append(i) axs[0].clear() axs[0].plot(a) axs[0].set_title("SHFE.hc2310实时价格") plt.pause(0.5) for j in diff: b.append(j...

把下面这段代码改成同时动态显示图aa=api.get_tick_serial（“SHFE.hc2310”，8000）.last_price.values diff = [j-i for i， j in zip（aa[：-1]， aa[6：]）] a = [] b=[] # fig， ax = plt.subplots（） for i in aa： plt.subplot（211） plt.clear（） plt.plot（a） plt.pause（0.5） a.append（i） # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 # plt.show（） for j in diff： plt.subplot（212） plt.clear（） plt.plot（b） plt.pause（0.5） b.append（j） plt.show（）

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1) for i in aa: ax1.clear() a.append(i) ax1.plot(a) plt.pause(0.5) for j in diff: ax2.clear() b.append(j) ax2.plot(b) plt.pause(0.5) plt.show()

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置变量和常数 L = 1 # 梁的长度 E = 1 # 梁的杨氏模量 I = 1 # 梁的惯性矩 x = np.linspace(-L, L, 1000) # 在梁的长度内生成1000个点 y = -1/E/I/L* (x**5 - 2*L**2*x**3 + L**4*x) # 计算梁的变形 theta = np.gradient(y, x) # 计算梁的转角 M = E*L*np.gradient(theta, x) # 计算梁的弯矩 V = E*I*np.gradient(np.gradient(y, x), x) # 计算梁的剪切力 w = -E*I*L*np.gradient(np.gradient(np.gradient(y, x), x), x) # 计算梁的载荷 # 绘制变形图像 plt.subplot(5, 1, 1) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Beam Deflection') # 绘制转角图像 plt.subplot(5, 1, 2) plt.plot(x, theta) plt.xlabel('x') plt.ylabel('θ') plt.title('Beam Angle') # 绘制弯矩图像 plt.subplot(5, 1, 3) plt.plot(x, M) plt.xlabel('x') plt.ylabel('M') plt.title('Bending Moment') # 绘制剪切力图像 plt.subplot(5, 1, 4) plt.plot(x, V) plt.xlabel('x') plt.ylabel('V') plt.title('Shear Force') # 绘制载荷图像 plt.subplot(5, 1, 5) plt.plot(x, w) plt.xlabel('x') plt.ylabel('ω') plt.title('Load') # 调整子图之间的间距 plt.subplots_adjust(hspace=0.6) # 显示图像 plt.show() 为什么运行不出来

这是Python中导入NumPy和Matplotlib库的代码。NumPy是一个Python科学计算库，用于处理大型多维数组和矩阵，Matplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的库。通过这段代码，我们可以使用这两个库中的函数和方法来进行...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.subplot(221,title="No 1 ",xticks=np.arange(6)) plt.plot((2,4),(3,6),c='g') plt.subplot(223,xlabel='Number',ylabel='Value') plt.plot((1,2),(4,3),c='b') plt.subplot(224,facecolor='#00FFFF') plt.plot((1,2),(3,4),c='y') plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.6) plt.show()

这段代码使用 Matplotlib 绘制了一个包含三个子图的图形。第一个子图是一个 2x2 布局中的左上角子图，用绿色...最后，使用 subplots_adjust() 函数调整了子图之间的水平和垂直间距，并使用 show() 函数显示了图形。

为什么没有曲线 # 创建一个画布 fig, ax = plt.subplots() # 绘制连接散点图 plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') # 设置图像标题和轴标签 ax.set_title('Scatter Plot with Lines') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') plt.show()

fig, ax = plt.subplots() # 绘制连接散点图 ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') # 设置图像标题和轴标签 ax.set_title('Scatter Plot with Lines...

为什么是空白def draw(res, x): # 生成 x 和 y 的数据 x = x y1 = [] y2 = [] y3 = [] y4 = [] y5 = [] for y in res: y1.append(-1*y[0]) y2.append(y[1]) y3.append(y[2]) y4.append(y[3]) y5.append(y[4]) # 创建一个画布 fig, ax = plt.subplots() # 绘制连接散点图 plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') plt.subplot(234), ax.plot(x, y4, 'g-', label='K') plt.subplot(235), ax.plot(x, y5, 'g-', label='K') # 设置图像标题和轴标签 ax.set_title('Scatter Plot with Lines') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') plt.show()

fig, ax = plt.subplots() # 绘制连接散点图 ax1 = plt.subplot(231) ax1.plot(x, y1, 'r-', label='W') ax2 = plt.subplot(232) ax2.plot(x, y2, 'b-', label='i') ax3 = plt.subplot(233) ax3.plot(x, ...

把下面这段代码改成动态显示图a=[1,2,3,4,56,8] for i in range(100): # while True: plt.subplot(211) # plt.cla() plt.plot(a) plt.pause(0.5) # plt.subplot(212) # # plt.cla() # plt.plot(diff) # plt.pause(0.5) plt.show()

fig, ax = plt.subplots() for i in range(100): ax.clear() ax.plot(a) plt.pause(0.5) a.append(i) # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 plt.show() 这里使用了matplotlib的subplots函数创建...

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